MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3003401954 · doi:10.1109/mce.2019.2953736

A Wireless Body Area Network for Remote Observation of Physiological Signals

2020· article· en· W3003401954 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Consumer Electronics Magazine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityCentennial College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBody area networkDefault gatewayGSMResidential gatewayWearable computerWirelessWireless sensor networkEmbedded systemBase stationReal-time computingComputer networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work is to describe the design process of a wireless body area network (WBAN) for the remote observation of multiple physiological signals from a patient. Various sensors such as temperature, heart rate monitor utilizing electrocardiography, and accelerometer to detect fall and seizure conditions were integrated in the WBAN. Sensed data is wirelessly transmitted to the central control unit (CCU) that is associated with a remote base station. For benchmarking, medically certified sensors were employed to validate wearable sensors data. The sensor information can be ported in the cloud environment using CCU-based gateway with Global System for Mobile communication (GSM) modem capability. This mechanism is facilitating remote access to sensors information. To connect Radio Frequency (RF) units wirelessly, Zigbee mesh topology was adopted. In this way, they can be remotely overseen, managed and controlled by assigned staff. The presented prototype featuring the desired WBAN system performance was evaluated with different human postures and moving scenarios.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle